Kubernetesを監視するための上位10のPromQLクエリ

この記事では、Kubernetesを監視するための一般的なPrometheusクエリの例を示します。

Prometheusを使い始めたばかりで、PromQLクエリの作成に問題がある場合は、PromQLスタートガイドを参照することをお勧めします。ここでは理論をスキップして、すぐに実践します。

この評価は、Sysdigの経験に基づいています。これは、毎日何百人もの顧客がクラスターの監視を設定するのを支援します。

1.各名前空間のポッドの数

各名前空間のポッドの数に関する情報は、クラスター内の異常を検出するのに役立ちます。たとえば、個別の名前空間にあるポッドが多すぎる場合などです。

sum by (namespace) (kube_pod_info)
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
    

2.各名前空間のCPU制限のないコンテナーの数

アプリケーションとクラスターのパフォーマンスを最適化するには、制限を適切に設定することが重要です。このクエリは、CPU制限のないコンテナを検索します。

count by (namespace)(sum by (namespace,pod,container)(kube_pod_container_info{container!=""}) unless sum by (namespace,pod,container)(kube_pod_container_resource_limits{resource="cpu"}))
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
    

3. pods namespace

pods, . , pod CrashLoopBackOff:

sum by (namespace)(changes(kube_pod_status_ready{condition="true"}[5m]))
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
    

4. Pods Not Ready namespace

pods, . :

sum by (namespace)(kube_pod_status_ready{condition="false"})
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
    

5. —

, CPU limits . . :

sum(kube_pod_container_resource_limits{resource="cpu"}) - sum(kube_node_status_capacity_cpu_cores)
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
    

6. —

Memory limits , PodEviction, . PromQL:

sum(kube_pod_container_resource_limits{resource="memory"}) - sum(kube_node_status_capacity_memory_bytes)
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
    

7.

:

sum(kube_node_status_condition{condition="Ready", status="true"}==1)
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
    

8. ,

, Ready Not Ready:

sum(changes(kube_node_status_condition{status="true",condition="Ready"}[15m])) by (node) > 2
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
    

9.

Kubernetes — . , :

sum((rate(container_cpu_usage_seconds_total{container!="POD",container!=""}[30m]) - on (namespace,pod,container) group_left avg by (namespace,pod,container)(kube_pod_container_resource_requests{resource="cpu"})) * -1 >0)
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
    

10.

, :

sum((container_memory_usage_bytes{container!="POD",container!=""} - on (namespace,pod,container) avg by (namespace,pod,container)(kube_pod_container_resource_requests{resource="memory"})) * -1 >0 ) / (1024*1024*1024)
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
    

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